智谱GLM-5 အခုတစ်ခါ open source လုပ်လိုက်တာက ကျွမ်းကျင်တဲ့ programmer တွေကိုပါ အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်တယ်...

**တကယ်ပါ၊ ၂၀၂၆ ခုနှစ်ရဲ့ AI ဟာ ၂၀၂၅ ခုနှစ်ထက် အများကြီးပိုရူးသွပ်လာပါပြီ။** ဒီရက်ပိုင်း AI ထဲမှာ တစ်နေ့ကို ၁၆ နာရီလောက်နစ်မြုပ်နေတဲ့ ကျွန်တော်တောင် AI ရဲ့တိုးတက်နှုန်းကို လိုက်မမီတော့သလို ခံစားရတယ်။ မျက်စိဖွင့်လိုက်တာနဲ့ ကမ္ဘာကြီးက ပြောင်းလဲသွားသလိုပဲ။ ဒီလိုနဲ့ မနေ့ညက 智谱 (Zhipu) က လက်ရှိသူတို့ရဲ့ **အစွမ်းအထက်ဆုံး** flagship model ဖြစ်တဲ့ **GLM-5** ကို **open source** လုပ်ပြီး ကြီးကြီးမားမားလှုပ်ခတ်သွားစေခဲ့တယ်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အာဏာပိုင် Artificial Analysis စာရင်းထဲမှာ **GLM-5 ဟာ Gemini ကို ကျော်ပြီး ကမ္ဘာ့အဆင့် ၄ နဲ့ open source မှာ နံပါတ် ၁ နေရာကို ရောက်ရှိခဲ့ပါတယ်။**  ကျွန်တော်ထင်ထားတဲ့အတိုင်းပါပဲ၊ GLM-4.7 ထွက်တုန်းက GLM-4.8 ဒါမှမဟုတ် GLM-5 ကို နှစ်သစ်ကူးမတိုင်ခင် ထုတ်မယ်လို့ ခန့်မှန်းခဲ့ဖူးတယ်၊ တကယ်ထွက်လာမယ်လို့ မထင်ထားဘူး၊ ဟားဟား😄 ပြီးတော့ ဒီတစ်ခါ version number က အရင်ကလို 4.5, 4.6, 4.7 လို ညှစ်ထုတ်သလို update လုပ်တာမျိုး မဟုတ်တော့ဘဲ 5.0 အထိ တိုက်ရိုက်ရောက်သွားတယ်။ ဒါက သေးသေးမွှားမွှား ပြင်ဆင်တာမျိုး မဟုတ်ဘဲ အခြေခံစွမ်းရည်တွေ အများကြီး တိုးတက်လာတာကို ပြသနေပါတယ်။ **ဒီတစ်ခါ GLM-5 မှာ ဘာတွေ update လုပ်ထားလဲဆိုတာ အရင်ပြောပြပါမယ်။** ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင် အရင် model တွေက Vibe Coding ကို အဓိကထားကြတယ်၊ ဆိုလိုတာက စကားတစ်ခွန်းနဲ့ generate လုပ်တာ၊ ဘယ်သူက ပိုမိုက်တဲ့ webpage effect တွေကို generate လုပ်နိုင်လဲ၊ ဘယ်သူက စကားတစ်ခွန်းနဲ့ မိုက်တဲ့ game တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်လဲဆိုတာကို ယှဉ်ပြိုင်ကြတယ်။ ဒါပေမဲ့ GLM-5 ကတော့ အဲဒါကို မယှဉ်ပြိုင်တော့ဘူး (နောက်ဆုံးတော့!)၊ သူက code ရေးနိုင်တဲ့ စွမ်းရည်ကနေ system တစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်တဲ့အထိ တိုးမြှင့်ပေးလိုက်တယ်။ ဘာကိုဆိုလိုတာလဲဆိုတော့ သူက လှပတဲ့ frontend page တွေကို ရေးတာကို အဓိကမထားတော့ဘဲ အလုပ်ကြမ်းတွေ၊ ပင်ပန်းတဲ့အလုပ်တွေ၊ ကြာရှည်ခံတဲ့ task တွေကို လုပ်နိုင်တဲ့ system architect တစ်ယောက်အဖြစ် ပြောင်းလဲသွားတာပါ။ Agentic Engineering ဆိုတဲ့ intelligent body engineering စွမ်းရည်ကို အလေးထားပါတယ်။ တရားဝင် data တွေကို ကြည့်လိုက်တော့ parameter အရွယ်အစားက **355B ကနေ 744B (activation 40)** အထိ တိုးလာပြီး pre-training data က **23T ကနေ 28.5T** အထိ တိုးလာပါတယ်။ SWE-bench-Verified ဆိုတဲ့ အသိအမှတ်ပြုထားတဲ့ programming benchmark test မှာ 77.8 မှတ်ရရှိပြီး Gemini 3 Pro ကို ကျော်တက်သွားကာ **လက်ရှိမှာ အစွမ်းအထက်ဆုံးလို့ အသိအမှတ်ပြုထားတဲ့ Claude Opus 4.5 နဲ့ မတိမ်းမယိမ်းပါပဲ။**  **လက်ရှိမှာ z.ai မှာ အခမဲ့ သုံးလို့ရပါတယ်:**  **Open source လိပ်စာ:** GitHub：https://github.com/zai-org/GLM-5 Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5 ModelScope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5 တကယ်တော့ လွန်ခဲ့တဲ့ရက်အနည်းငယ်က **X မှာ Pony လို့ခေါ်တဲ့ လျှို့ဝှက်ဆန်းကြယ်တဲ့ model တစ်ခု ပေါ်လာခဲ့တယ်။** အဲဒီအချိန်တုန်းက သူငယ်ချင်းတော်တော်များများက ဒီ Pony က ဘယ်သူလဲလို့ ခန့်မှန်းနေကြတယ်။ အမျိုးမျိုးအထွေထွေ ပြောနေကြတယ်။ တကယ်တော့ Pony လို့ အမည်ပေးထားတဲ့ model က GLM-5 ပါပဲ၊ Pony လို့ ဘာလို့ခေါ်လဲဆိုတော့ မြင်းနှစ်ရောက်တော့မှာမို့လို့ ဖြစ်နိုင်တယ်🤔။ အဲဒီအချိန်တုန်းက ကျွန်တော်က OpenRouter ကနေ Pony ကို Claude Code ထဲကို ချက်ချင်းထည့်ပြီး စမ်းသုံးကြည့်လိုက်တယ်၊ ပြောရရင် တကယ်ကောင်းတယ် (X မှာလည်း အရမ်းနာမည်ကြီးတယ်)။ **API transit station တစ်ခုကို တစ်ခါတည်း generate လုပ်ဖို့ ၇ မိနစ်ပဲ ကြာတယ်။** MVP Demo ပဲရှိသေးပေမဲ့ page function တွေက ပြည့်စုံနေပြီး backend logic နဲ့ database လည်း ပါဝင်တယ်၊ data က dynamic ဖြစ်တယ်၊ သေးပေမဲ့ အကုန်ပါတာပေါ့။ အသေးစိတ်သုံးသပ်ပြီးတဲ့နောက် GLM-5 က plan ဆွဲတဲ့အခါ Claude Opus နဲ့ အရမ်းတူတာကို တွေ့လိုက်တယ်။ Claude Opus ကို ရင်းနှီးတဲ့သူတွေ သိကြတဲ့အတိုင်း အလုပ်မစခင်မှာ သူက အရမ်းအသေးစိတ်ပြီး ယုတ္တိရှိတဲ့ plan တစ်ခုကို ရေးပေးလိမ့်မယ်။ GLM-5 မှာလည်း အခု ဒီစွမ်းရည်ရှိလာပါပြီ။ ဥပမာ ကျွန်တော်က လုပ်ချင်နေတာကြာပြီဖြစ်ပေမဲ့ ပျင်းလို့ မလုပ်ဖြစ်သေးတဲ့ အရာတစ်ခုရှိတယ်။ ကျွန်တော့်မှာ Gemini, ChatGPT, Kimi, 智谱 (Zhipu) စတဲ့ membership account တွေ အများကြီးရှိတယ်။ ပုံမှန်အားဖြင့် ဆောင်းပါးတွေရေးတဲ့အခါ ဒါမှမဟုတ် data ရှာတဲ့အခါ တချို့မေးခွန်းတွေကို AI အများအပြားရဲ့အမြင်တွေကို နားထောင်ပြီး နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ချင်တယ်။

ဒါဆို ကျွန်တော်က ဘရောက်ဆာဝင်းဒိုးအများအပြားကိုဖွင့်ပြီး မတူညီတဲ့ဝင်းဒိုးတွေကို ကူးယူပြီး ကူးထည့်ပြီး အကြိမ်ပေါင်းများစွာပို့ရမယ်၊ ပြီးတော့ ရလဒ်တွေကိုကြည့်ဖို့ ဝင်းဒိုးတွေကို တစ်လှည့်စီပြောင်းရမယ်။

ဒါဟာ ကြီးကြီးမားမားကိစ္စတော့မဟုတ်ပေမယ့် အကြိမ်ရေများလာရင် တကယ်ကို စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေပါတယ်။

ကျွန်တော်စဉ်းစားနေတာက ဘရောက်ဆာပလပ်အင်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်မလား၊ ဒီ AI လေးခုရဲ့ ဝဘ်စာမျက်နှာတွေကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း မေးခွန်းတစ်ခုတည်းကို ပို့နိုင်ပြီး ပလပ်အင်ထဲမှာ တုံ့ပြန်မှုတွေကို စုစည်းပြီး လက်ခံနိုင်မလား။

ဒါပေမယ့် ဒီအရာက တော်တော်ရှုပ်ထွေးတယ်၊ ဘာလို့လဲဆိုတော့ AI ဝဘ်ဆိုဒ်တစ်ခုစီရဲ့ တည်ဆောက်ပုံက မတူညီသလို ကာကွယ်ရေးယန္တရားအမျိုးမျိုးလည်းရှိတယ်၊ သူတို့ရဲ့ DOM တည်ဆောက်ပုံကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့လိုတယ်။

ဒါကြောင့် ကျွန်တော်က ဒီရှုပ်ထွေးတဲ့တာဝန်ကို GLM-5 ဆီ လွှဲပြောင်းပေးလိုက်တယ်။

Claude Code ရဲ့ Plan Mode ကိုဖွင့်ပြီး အစီအစဉ်တစ်ခုအရင်ဆွဲခိုင်းပါ။

ပြီးတော့ သူက ကျွန်တော့်ရဲ့ထင်မြင်ယူဆချက်ကို မေးမြန်းပြီး ကျွန်တော့်နဲ့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ပါလိမ့်မယ်။

နောက်ဆုံးရရှိတဲ့အစီအစဉ်က အသေးစိတ်အချက်အလက်တွေ အများကြီးပါဝင်ပြီး တကယ်ကိုရှည်လျားလွန်းပါတယ်၊ ၆၃၃ ကြောင်းရှိပါတယ်။

ပြီးတော့ အစီအစဉ်အတိုင်း စတင်အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့တယ်၊ ပထမအဆင့်ဖြစ်တဲ့ ပရောဂျက်ကို စတင်တည်ထောင်တာက မိနစ် ၅၀ ကျော်ကြာမယ်လို့ မထင်ထားဘူး။

ဒီလုပ်ငန်းစဉ်မှာ သူက Playwright MCP ကိရိယာကို အလိုအလျောက်ခေါ်ယူပြီး ဘရောက်ဆာကိုဖွင့်ကာ AI ဝဘ်ဆိုဒ်အချို့ကို သွားရောက်လေ့လာခဲ့တယ်။

သူက တကယ့်ပရိုဂရမ်မာတစ်ယောက်လိုပဲ၊ ဒြပ်စင်တွေကို စစ်ဆေးဖို့၊ ထည့်သွင်းတဲ့အကွက်က ဘယ်မှာလဲ၊ ပို့တဲ့ခလုတ်ရဲ့ Class ကဘာလဲ၊ ပြန်လာတဲ့စာသားကို ဘယ်လိုရယူရမလဲဆိုတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့ သွားခဲ့တယ်... လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးက အလိုအလျောက်ဖြစ်ပြီး ကျွန်တော်က ကုဒ်တစ်ကြောင်းမှ မရေးခဲ့ဘူး။

PS: မှတ်တမ်းတင်ဖို့ မေ့သွားတယ်၊ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ကျွန်တော်က တခြားဝင်းဒိုးမှာ တခြားတာဝန်တစ်ခုကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်နေလို့ပါ။

 စောင့်ဆိုင်းရကျိုးနပ်ပါတယ်၊ ကျွန်တော်လိုချင်တဲ့ မေးခွန်းတစ်ခုမေးပြီး တစ်ကမ္ဘာလုံးက AI တွေက တစ်ပြိုင်နက်တည်းဖြေတဲ့ ပလပ်အင်က ဒီလိုမျိုး ပူပူနွေးနွေးထွက်ပေါ်လာတာပါ။

ဒါက ကျွန်တော်လိုအပ်တဲ့အရာနဲ့ အတိအကျတူပါတယ်။

နောက်ပြီး ကျွန်တော်က ဒစ်ဂျစ်တယ်လူသားစျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗီဒီယိုကို တစ်ချက်နှိပ်ရုံနဲ့ ထုတ်လုပ်နိုင်တဲ့ ပလက်ဖောင်းတစ်ခုကို မဖန်တီးခဲ့ဘူးလား။

နောက်ပိုင်းမှာ ပိုကောင်းတဲ့အတွေ့အကြုံကိုရရှိဖို့အတွက် ကျွန်တော်က ရှေ့ဆုံးကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ခဲ့တယ်၊ ဒီပြန်လည်တည်ဆောက်မှုက အရေးမကြီးဘူး၊ ပရောဂျက်တစ်ခုလုံးက ရှုပ်ပွနေတယ်လို့ ပြောနိုင်တယ်- ရှေ့ဆုံးနဲ့နောက်ဆုံးအင်တာဖေ့စ်တွေက မကိုက်ညီဘူး၊ နောက်ဆုံးရဲ့ ခေတ်ဟောင်းယုတ္တိဗေဒအချို့က ရှေ့ဆုံးအသစ်မှာ အလုပ်မလုပ်ဘူး၊ Bug တွေက အများကြီးရှိပြီး လုပ်ဆောင်ဖို့ အလွန်ခက်ခဲပါတယ်။

ဒီတစ်ခါမှာ ကျွန်တော်က Claude Code မှာ plan mode ကိုဖွင့်ပြီး အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်မှာ bug ရှာဖွေပြီး ပြင်ဆင်တဲ့တာဝန်ကို GLM-5 ဆီ တိုက်ရိုက်လွှဲပြောင်းပေးလိုက်တယ်။

အသေးစိတ်အစီအစဉ်တစ်ခုအရင်ထွက်လာပါစေ။

အစီအစဉ်မှားယွင်းမှုမရှိကြောင်း အတည်ပြုပြီးနောက်မှာ ကျွန်တော်က သူ့ကို အကောင်အထည်ဖော်ခိုင်းလိုက်တယ် (လုပ်ငန်းစဉ်မှာ ဘရောက်ဆာကိုထိန်းချုပ်ဖို့ ဘရောက်ဆာ mcp ကိုအသုံးပြုခဲ့တယ်)။

သူ့ရဲ့အကောင်အထည်ဖော်မှုအမြန်နှုန်းက မမြန်ဘူး။

ဒါပေမယ့် မော်ဒယ်က နှေးကွေးလို့မဟုတ်ဘူး၊ အများအားဖြင့် Token ရဲ့ စားသုံးမှုအမြန်နှုန်းကိုကြည့်ရင် မျက်စိနဲ့မြင်နိုင်လောက်အောင် တစ်စက္ကန့်အတွင်း ထောင်နဲ့ချီပြီး တက်သွားတယ်။

ဒါပေမယ့် တာဝန်က ရှုပ်ထွေးလွန်းတာကြောင့် သူက သူ့ကိုယ်သူ အဆက်မပြတ်ပြန်သုံးသပ်ပြီး ကိရိယာတွေကိုခေါ်ယူကာ စမ်းသပ်မှုတွေကို လုပ်ဆောင်ဖို့လိုတယ်။

မှီခိုမှုတွေကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်တာ ဒါမှမဟုတ် အမိန့်တွေကို အကောင်အထည်ဖော်တာမှာလည်း အချိန်အချို့ကုန်ဆုံးတယ်။

ဒီပြင်ဆင်မှုတာဝန်က မိနစ် ၄၀ ကျော်ကြာအောင် လုပ်ဆောင်ခဲ့တယ်။

တချို့သူငယ်ချင်းတွေက မိနစ် ၄၀ လားလို့ ပြောကောင်းပြောလိမ့်မယ်၊ ကျွန်တော်က အကုန်ရေးပြီးသွားပြီ။

emmm၊ ဒါပေမယ့် ဒီမိနစ် ၄၀ မှာ ကျွန်တော်က မှတ်တမ်းတင်တာကိုဖွင့်ပြီး ဗီဒီယိုတွေကိုကြည့်ကာ ခွေးကိုတောင် လမ်းလျှောက်ခေါ်သွားခဲ့တယ်။

သူက ကျွန်တော့်ကို အာရုံစူးစိုက်မှုအပြည့်နဲ့ ကူညီလုပ်ဆောင်ပေးနေပြီး ခေါင်းကိုက်စေတဲ့ Bug ရှာဖွေခြင်းနဲ့ ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်းအလုပ်တွေကို လုပ်ဆောင်ပေးနေတယ်။

သူက နှေးကွေးစွာလုပ်ဆောင်တယ်လို့ မထင်ပါနဲ့၊ ဒါပေမယ့် နောက်ဆုံးရရှိတဲ့အကျိုးသက်ရောက်မှုက အလွန်ထင်ရှားပါတယ်။

ကျွန်တော်က စမ်းသပ်လိုက်တဲ့အခါ ကောင်းလိုက်တာ၊ ပြဿနာတွေက အခြေခံအားဖြင့် ဖြေရှင်းပြီးသွားပြီ။

VCR ကိုကြည့်ပါ။

ဒီထဲမှာ ကျွန်တော်က နောက်ပိုင်းမှာ ကိုယ်တိုင်စမ်းသပ်တဲ့အခါ Bug အသေးအမွှားတွေကို တွေ့ရှိပြီး သူ့ကို ပြင်ဆင်ခိုင်းပြီး ပိုကောင်းအောင်လုပ်ခိုင်းတဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုတွေလည်း ပါဝင်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် Bug ပြင်ဆင်ခြင်းနဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို ပိုကောင်းအောင်လုပ်တဲ့အပိုင်းမှာ ကျွန်တော်က သူ့ကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ လွှဲအပ်နိုင်ပါတယ်။

အရင်က တခြား AI တွေကိုသုံးပြီး Bug တွေကို ပြင်ဆင်တဲ့အခါ Bug တွေက ပိုများလာပြီး ပရောဂျက်က ပိုရှုပ်ပွလာမှာကို အမြဲစိုးရိမ်နေတယ်၊ အိမ်ရှေ့နံရံကိုဖြိုပြီး အိမ်နောက်နံရံကို ပြင်ဆင်တဲ့ပုံစံမျိုးပေါ့။

အရင်က ဒီပြဿနာကို ရှောင်ရှားဖို့အတွက် အင်ဂျင်နီယာနည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကိုသုံးပြီး AI ကို ထိန်းချုပ်ဖို့လိုတယ်။

ဥပမာ- ပြင်ဆင်တဲ့အခါတိုင်း အကန့်အသတ်ကို အလေးပေးပြောဆိုတာ ဒါမှမဟုတ် ဒီအရာတွေကို စည်းမျဉ်းတွေထဲမှာ ရေးထည့်တာ ဒါမှမဟုတ် ပြင်ဆင်တဲ့အခါတိုင်း Bug တစ်ခုတည်းကို ပြင်ဆင်တာ၊ ပြင်ဆင်ပြီးတိုင်း တခြားလုပ်ဆောင်ချက်တွေကို စမ်းသပ်ကြည့်ရတယ်... ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် အလွန်ခက်ခဲပါတယ်။

ဒါပေမယ့် GLM-5 ကိုသုံးပြီး Bug တွေကို ပြင်ဆင်တဲ့အခါ အတွေ့အကြုံက လုံးဝပြောင်းလဲသွားတယ်။

ကျွန်တော်က လက်ရှိအခြေအနေကို ဖော်ပြပြီး အမှားမှတ်တမ်းတွေကို သူ့ကို ပေးလိုက်ရုံနဲ့ ကျွန်တော်မျှော်လင့်တဲ့အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပြောပြရုံနဲ့ လုံလောက်ပါတယ်။

သူက အောင်မြင်စွာ ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး တခြားလုပ်ဆောင်ချက်တွေကို လုံးဝမထိခိုက်စေပါဘူး။

တစ်ခုတည်းသော စကားပြောဆိုမှုမှာ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးမှာ တွေ့ရှိတဲ့ မတူညီတဲ့ Bug လေးခုကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း သူ့ကို ပေးလိုက်ရင်တောင် သူက ရှင်းလင်းစွာ တစ်ခုချင်းစီ ပြင်ဆင်နိုင်ပါတယ်။

ဒီလို တည်ငြိမ်တဲ့ခံစားချက်က တကယ်ကို သက်တောင့်သက်သာရှိပါတယ်။

အခု ကျွန်တော်က ရှုပ်ထွေးတဲ့ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတာဝန်တွေကို GLM-5 ကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ လွှဲအပ်နိုင်ပြီး အမှားအယွင်းတွေ အခြေခံအားဖြင့် မရှိပါဘူး။

တစ်ခါတစ်ရံမှာ ပြဿနာရှိရင် Claude Code မှာ ပြန်လှည့်တဲ့အမိန့်ကို လုပ်ဆောင်ပြီး ပြန်စလိုက်ရုံပါပဲ။

ပရောဂျက်တစ်ခုလုံးကို GLM-5 နဲ့ ပိုကောင်းအောင်လုပ်ပြီးနောက်မှာ လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးက အခြေခံအားဖြင့် ဖြေရှင်းပြီးသွားပြီ။

**ဒီပရောဂျက်ကိုလည်း မကြာခင်မှာပဲ open source အဖြစ်ထုတ်ဖို့ ပြင်ဆင်နေပါတယ်။ (မော်ဒယ် API အမျိုးမျိုးကို ထုတ်ယူပြီး configuration အဖြစ်ပြောင်းဖို့ လိုပါသေးတယ်။)** **«နောက်ဆုံး»** GLM-5 ကိုအသုံးပြုပြီးတဲ့နောက် ကျွန်တော့်ရဲ့ အကြီးမားဆုံးခံစားချက်ကတော့ **တရုတ် AI တကယ်ကို ထိပ်တန်းရောက်လာပြီ** ဆိုတာပါပဲ။ လွန်ခဲ့တဲ့ရက်အနည်းငယ်က ByteDance ရဲ့ Seedance 2.0 ထွက်ရှိလာတာက တရုတ်မော်ဒယ်တွေဟာ ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်ရေးနယ်ပယ်မှာ ကမ္ဘာ့အဆင့် ၁ ကိုရောက်ရှိနေပြီဆိုတာ သက်သေပြခဲ့ပြီး Sora2 နဲ့ Veo3.1 တို့ကို တိုက်ရိုက်ကျော်တက်သွားခဲ့ပါတယ်။ အခု智谱 GLM-5 ထွက်ရှိလာတာက နောက်ထပ်ခက်ခဲတဲ့ AI Coding နယ်ပယ်မှာ မျှော်လင့်ထားတာထက်ပိုတဲ့ အဖြေကိုပေးနိုင်ခဲ့ပါတယ်။ အရင်က တရုတ်မော်ဒယ်တွေဟာ ယုတ္တိဗေဒပိုင်းဆိုင်ရာတွေးခေါ်မှု၊ ကုဒ်ရေးသားမှုတွေမှာ GPT, Claude Opus, Gemini တို့နဲ့ ကွာဟချက်တွေရှိသေးတယ်လို့ အမြဲပြောခဲ့ကြပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီနေ့မှာ GLM-5 က လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်တွေနဲ့ ဒီကွာဟချက်ကို ဖယ်ရှားနေပြီဆိုတာကို သက်သေပြနေပါတယ်။ GLM-5 ဟာ Demo လုပ်ဖို့အတွက်ပဲသုံးလို့ရတဲ့ ကစားစရာတစ်ခုမဟုတ်ပါဘူး။ တကယ့်ကို အလုပ်လုပ်ပေးနိုင်တဲ့၊ စနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပေးနိုင်တဲ့၊ ရှည်လျားတဲ့တာဝန်တွေ၊ ရှုပ်ထွေးတဲ့ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်တဲ့ ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာကိရိယာတစ်ခုပါ။ **အရေးကြီးဆုံးအချက်ကတော့ open source ဖြစ်ပါတယ်။** ဒါက developer တိုင်း၊ ကုမ္ပဏီတိုင်းဟာ အကုန်အကျသက်သာတဲ့နှုန်းနဲ့ ထိပ်တန်း AI architect တစ်ယောက်ကို ပိုင်ဆိုင်နိုင်တယ်ဆိုတဲ့ အဓိပ္ပာယ်ပါပဲ။ လက်ရှိမှာ GLM ရဲ့ Coding Plan ဟာ အရမ်းရောင်းအားကောင်းနေပြီး တာဝန်ရှိသူတွေက အရေးပေါ်တိုးချဲ့နေတယ်လို့ ကြေညာထားပါတယ်။ အဓိကအချက်ကတော့ ဒီတစ်ကြိမ်မှာ တရုတ် chip တွေရဲ့ သောင်းနဲ့ချီတဲ့ cluster တွေကို ချိတ်ဆက်ထားတာပါ။ ဒါပေမယ့် တွက်ချက်မှုစွမ်းအားကို အများအပြားထည့်ဝင်ထားတာကြောင့် ဈေးနှုန်းအနည်းငယ်မြင့်တက်သွားပါတယ်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ ကျွန်တော်က Max package ကို အရင်ကတည်းက ဝယ်ထားခဲ့ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာ chip ကနေ မော်ဒယ်အထိ၊ အောက်ခြေတွက်ချက်မှုစွမ်းအားကနေ အပေါ်ပိုင်း application အထိ ကျွန်တော်တို့ဟာ ကိုယ်ပိုင် ကမ္ဘာ့အဆင့်မီ AI နည်းပညာအစုအဝေးတစ်ခုကို တည်ဆောက်နေတယ်ဆိုတာကိုလည်း တွေ့မြင်နိုင်ပါတယ်။ ၂၀၂၆ ခုနှစ်ဟာ AI application တွေ ပေါက်ကွဲထွက်လာမယ့်နှစ်တစ်နှစ်ဖြစ်သလို ပိုပြီးတော့လည်း ရူးသွပ်တဲ့နှစ်တစ်နှစ်ဖြစ်လာမှာပါ။ သင်ကိုယ်တိုင်လည်း ထိပ်တန်း AI architect တစ်ယောက်ကို ပိုင်ဆိုင်ထားတဲ့ ခံစားချက်ကို ခံစားချင်တယ်ဆိုရင် GLM-5 ကို အမြန်ဆုံးစမ်းသုံးကြည့်လိုက်ပါ။ရှေ့ဦးစွာ သင် Max Package ကို ရယူနိုင်မှသာ ဟားဟား။